pythonrnn

Ⅰ python機器學習方向的第三方庫是什麼

Python開發工程師必知的十大機器學習庫：

一、Scikit-Learn

在機器學習和數據挖掘的應用中，Scikit-Learn是一個功能強大的Python包，我們可以用它進行分類、特徵選擇、特徵提取和聚集。

二、Statsmodels

Statsmodels是另一個聚焦在統計模型上的強大的庫，主要用於預測性和探索性分析，擬合線性模型、進行統計分析或者預測性建模，使用Statsmodels是非常合適的。

三、PyMC

PyMC是做貝葉斯曲線的工具，其包含貝葉斯模型、統計分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。

四、Gensim

Gensim被稱為人們的主題建模工具，其焦點是狄利克雷劃分及變體，其支持自然語言處理，能將NLP和其他機器學習演算法更容易組合在一起，還引用Google的基於遞歸神經網路的文本表示法word2vec。

五、Orange

Orange是一種帶有圖形用戶界面的庫，在分類、聚集和特徵選擇方法方面，相當齊全，還有交叉驗證的方法。

六、PyMVPA

PyMVPA是一種統計學習庫，包含交叉驗證和診斷工具，但沒有Scikit-learn全面。

七、Theano

Theano是最成熟的深度學習庫，它提供不錯的數據結構表示神經網路的層，對線性代數來說很高效，與Numpy的數組類似，很多基於Theano的庫都在利用其數據結構，它還支持開箱可用的GPU編程。

八、PyLearn

PyLearn是一個基於Theano的庫，它給Theano引入了模塊化和可配置性，可以通過不同的配置文件來創建神經網路。

九、Hebel

Hebel是一個帶有GPU支持的神經網路庫，可以通過YAML文件決定神經網路的屬性，提供了將神級網路和代碼友好分離的方式，並快速地運行模型，它是用純Python編寫，是很友好的庫，但由於開發不久，就深度和廣大而言，還有些匱乏!

十、Neurolab

Neurolab是一個API友好的神經網路庫，其包含遞歸神經網路實現的不同變體，如果使用RNN，這個庫是同類API中最好的選擇之一。

Ⅱ python深度學習框架學哪個

Python 深度學習生態系統在這幾年中的演變實屬驚艷。pylearn2，已經不再被積極地開發或者維護，大量的深度學習庫開始接替它的位置。這些庫每一個都各有千秋。我們已經在 indico 的產品或者開發中使用了以下列表中的大部分的技術，但是對於剩下一些我們沒有使用的，我將會借鑒他人的經驗來幫助給出 Python 深度學習生態系統的清晰的、詳盡的理解。
確切地說，我們將會關註：
Theano
Lasagne
Blocks
TensorFlow
Keras
MXNet
PyTorch
下面是對這 7 大 Python 深度學習框架的描述以及優缺點的介紹。
Theano
描述：Theano 是一個 Python 庫，允許你定義、優化並且有效地評估涉及到多維數組的數學表達式。它與 GPUs 一起工作並且在符號微分方面表現優秀。
概述：Theano 是數值計算的主力，它支持了許多我們列表當中的其他的深度學習框架。Theano 由 Frédéric Bastien 創建，這是蒙特利爾大學機器學習研究所(MILA)背後的一個非常優秀的研究團隊。它的 API 水平較低，並且為了寫出效率高的 Theano，你需要對隱藏在其他框架幕後的演算法相當的熟悉。如果你有著豐富的學術機器學習知識，正在尋找你的模型的精細的控制方法，或者想要實現一個新奇的或者不同尋常的模型，Theano 是你的首選庫。總而言之，為了靈活性，Theano 犧牲了易用性。
優點：
靈活
正確使用時的高性能
缺點：
較高的學習難度
低水平的 API
編譯復雜的符號圖可能很慢
Lasagne
描述：在 Theano 上建立和訓練神經網路的輕量級庫
概述：因為 Theano 致力於成為符號數學中最先且最好的庫，Lasagne 提供了在 Theano 頂部的抽象，這使得它更適合於深度學習。它主要由當前 DeepMind 研究科學家 Sander Dieleman 編寫並維護。Lasagne 並非是根據符號變數之間的函數關系來指定網路模型，而是允許用戶在層級思考，為用戶提供了例如「Conv2DLayer」和「DropoutLayer」的構建塊。Lasagne 在犧牲了很少的靈活性的同時，提供了豐富的公共組件來幫助圖層定義、圖層初始化、模型正則化、模型監控和模型訓練。
優點：
仍舊非常靈活
比 Theano 更高級的抽象
文檔和代碼中包含了各種 Pasta Puns
缺點：
社區小
Blocks
描述：用於構建和訓練神經網路的 Theano 框架
概述：與 Lasagne 類似，Blocks 是在 Theano 頂部添加一個抽象層使深度學習模型比編寫原始的 Theano 更清晰、更簡單、定義更加標准化。它是由蒙特利爾大學機器學習研究所(MILA)編寫，其中一些人為搭建 Theano 和第一個神經網路定義的高級介面(已經淘汰的 PyLearn2)貢獻了自己的一份力量。比起 Lasagne，Blocks 靈活一點，代價是入門台階較高，想要高效的使用它有不小的難度。除此之外，Blocks 對遞歸神經網路架構(recurrent neural network architectures)有很好的支持，所以如果你有興趣探索這種類型的模型，它值得一看。除了 TensorFlow，對於許多我們已經部署在 indico 產品中的 API，Blocks 是其首選庫。
優點：
仍舊非常靈活
比 Theano 更高級的抽象
易於測試
缺點：
較高的學習難度
更小的社區
TensorFlow
描述：用於數值計算的使用數據流圖的開源軟體庫
概述：TensorFlow 是較低級別的符號庫(比如 Theano)和較高級別的網路規范庫(比如 Blocks 和 Lasagne)的混合。即使它是 Python 深度學習庫集合的最新成員，在 Google Brain 團隊支持下，它可能已經是最大的活躍社區了。它支持在多 GPUs 上運行深度學習模型，為高效的數據流水線提供使用程序，並具有用於模型的檢查，可視化和序列化的內置模塊。最近，TensorFlow 團隊決定支持 Keras(我們列表中下一個深度學習庫)。雖然 TensorFlow 有著自己的缺點，但是社區似乎同意這一決定，社區的龐大規模和項目背後巨大的動力意味著學習 TensorFlow 是一次安全的賭注。因此，TensorFlow 是我們今天在 indico 選擇的深度學習庫。
優點：
由軟體巨頭 Google 支持
非常大的社區
低級和高級介面網路訓練
比基於 Theano 配置更快的模型編譯
完全地多 GPU 支持
缺點：
雖然 Tensorflow 正在追趕，但是最初在許多基準上比基於 Theano 的慢。
RNN 支持仍不如 Theano
Keras
描述：Python 的深度學習庫。支持 Convnets、遞歸神經網路等。在 Theano 或者 TensorFlow 上運行。
概述：Keras 也許是水平最高，對用戶最友好的庫了。由 Francis Chollet(Google Brain 團隊中的另一個成員)編寫和維護。它允許用戶選擇其所構建的模型是在 Theano 上或是在 TensorFlow 上的符號圖上執行。Keras 的用戶界面受啟發於 Torch，所以如果你以前有過使用 Lua 語言的機器學習經驗，Keras 絕對值得一看。由於部分非常優秀的文檔和其相對易用性，Keras 的社區非常大並且非常活躍。最近，TensorFlow 團隊宣布計劃與 Keras 一起支持內置，所以很快 Keras 將是 TensorFlow 項目的一個分組。
優點：
可供選擇的 Theano 或者 TensorFlow 後端
直觀、高級別的埠
更易學習
缺點：
不太靈活，比其他選擇更規范
MXNet
描述：MXNet 是一個旨在提高效率和靈活性的深度學習框架。
概述：MXNet 是亞馬遜(Amazon)選擇的深度學習庫，並且也許是最優秀的庫。它擁有類似於 Theano 和 TensorFlow 的數據流圖，為多 GPU 配置提供了良好的配置，有著類似於 Lasagne 和 Blocks 更高級別的模型構建塊，並且可以在你可以想像的任何硬體上運行(包括手機)。對 Python 的支持只是其冰山一角—MXNet 同樣提供了對 R、Julia、C++、Scala、Matlab，和 Javascript 的介面。如果你正在尋找最佳的性能，選擇 MXNet 吧，但是你必須願意處理與之相對的一些 MXNet 的怪癖。
優點：
速度的標桿
非常靈活
缺點：
最小的社區
比 Theano 更困難的學習難度
PyTorch
描述：Python 中的張量(Tensors)和動態神經網路，有著強大的 GPU 加速。
概述：剛剛放出一段時間，PyTorch 就已經是我們 Python 深度學習框架列表中的一個新的成員了。它是從 Lua 的 Torch 庫到 Python 的鬆散埠，由於它由 Facebook 的 人工智慧研究團隊(Artificial Intelligence Research team (FAIR))支持且因為它用於處理動態計算圖(Theano，TensorFlow 或者其他衍生品沒有的特性，編譯者註：現在 TensorFlow 好像支持動態計算圖)，它變得非常的有名。PyTorch 在 Python 深度學習生態系統將扮演怎樣的角色還不得而知，但所有的跡象都表明，PyTorch 是我們列表中其他框架的一個非常棒的選擇。
優點:
來自 Facebook 組織的支持
完全地對動態圖的支持
高級和低級 API 的混合
缺點：
比其他選擇，PyTorch 還不太成熟

Ⅲ 如何在Python中用LSTM網路進行時間序列預測

時間序列模型

時間序列預測分析就是利用過去一段時間內某事件時間的特徵來預測未來一段時間內該事件的特徵。這是一類相對比較復雜的預測建模問題，和回歸分析模型的預測不同，時間序列模型是依賴於事件發生的先後順序的，同樣大小的值改變順序後輸入模型產生的結果是不同的。
舉個栗子：根據過去兩年某股票的每天的股價數據推測之後一周的股價變化；根據過去2年某店鋪每周想消費人數預測下周來店消費的人數等等

RNN 和 LSTM 模型

時間序列模型最常用最強大的的工具就是遞歸神經網路（recurrent neural network, RNN）。相比與普通神經網路的各計算結果之間相互獨立的特點，RNN的每一次隱含層的計算結果都與當前輸入以及上一次的隱含層結果相關。通過這種方法，RNN的計算結果便具備了記憶之前幾次結果的特點。

典型的RNN網路結構如下：

4. 模型訓練和結果預測
將上述數據集按4:1的比例隨機拆分為訓練集和驗證集，這是為了防止過度擬合。訓練模型。然後將數據的X列作為參數導入模型便可得到預測值，與實際的Y值相比便可得到該模型的優劣。

實現代碼

這里的輸入數據來源是csv文件，如果輸入數據是來自資料庫的話可以參考這里

這里寫的只涉及LSTM網路的結構搭建，至於如何把數據處理規范化成網路所需的結構以及把模型預測結果與實際值比較統計的可視化，就需要根據實際情況做調整了。

Ⅳ 代碼詳解：用Python構建RNN模擬人腦

(number_of_records x length_of_sequence x types_of_sequences)

(number_of_records x types_of_sequences) #where types_of_sequences is 1

%pylab inline

import math

sin_wave = np.array([math.sin(x) for x in np.arange(200)])

plt.plot(sin_wave[:50])

X = []

Y = []

seq_len = 50

num_records = len(sin_wave) - seq_len

for i in range(num_records - 50):

X.append(sin_wave[i:i+seq_len])

Y.append(sin_wave[i+seq_len])

X = np.array(X)

X = np.expand_dims(X, axis=2)

Y = np.array(Y)

Y = np.expand_dims(Y, axis=1)

X.shape, Y.shape

((100, 50, 1), (100, 1))

X_val = []

Y_val = []

for i in range(num_records - 50, num_records):

X_val.append(sin_wave[i:i+seq_len])

Y_val.append(sin_wave[i+seq_len])

X_val = np.array(X_val)

X_val = np.expand_dims(X_val, axis=2)

Y_val = np.array(Y_val)

Y_val = np.expand_dims(Y_val, axis=1)

learning_rate = 0.0001

nepoch = 25

T = 50 # length of sequence

hidden_dim = 100

output_dim = 1

bptt_truncate = 5

min_clip_value = -10

max_clip_value = 10

U = np.random.uniform(0, 1, (hidden_dim, T))

W = np.random.uniform(0, 1, (hidden_dim, hidden_dim))

V = np.random.uniform(0, 1, (output_dim, hidden_dim))

def sigmoid(x):

return 1 / (1 + np.exp(-x))

for epoch in range(nepoch):

# check loss on train

loss = 0.0

# do a forward pass to get prediction

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i] # get input, output values of each record

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1)) # here, prev-s is the value of the previous activation of hidden layer; which is initialized as all zeroes

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape) # we then do a forward pass for every timestep in the sequence

new_input[t] = x[t] # for this, we define a single input for that timestep

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

# calculate error

loss_per_record = (y - mulv)**2 / 2

loss += loss_per_record

loss = loss / float(y.shape[0])

# check loss on val

val_loss = 0.0

for i in range(Y_val.shape[0]):

x, y = X_val[i], Y_val[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

loss_per_record = (y - mulv)**2 / 2

val_loss += loss_per_record

val_loss = val_loss / float(y.shape[0])

print('Epoch: ', epoch + 1, ', Loss: ', loss, ', Val Loss: ', val_loss)

Epoch: 1 , Loss: [[101185.61756671]] , Val Loss: [[50591.0340148]]

...

...

# train model

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i]

layers = []

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

dU = np.zeros(U.shape)

dV = np.zeros(V.shape)

dW = np.zeros(W.shape)

dU_t = np.zeros(U.shape)

dV_t = np.zeros(V.shape)

dW_t = np.zeros(W.shape)

dU_i = np.zeros(U.shape)

dW_i = np.zeros(W.shape)

# forward pass

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

layers.append({'s':s, 'prev_s':prev_s})

prev_s = s

# derivative of pred

dmulv = (mulv - y)

# backward pass

for t in range(T):

dV_t = np.dot(dmulv, np.transpose(layers[t]['s']))

dsv = np.dot(np.transpose(V), dmulv)

ds = dsv

dadd = add * (1 - add) * ds

dmulw = dadd * np.ones_like(mulw)

dprev_s = np.dot(np.transpose(W), dmulw)

for i in range(t-1, max(-1, t-bptt_truncate-1), -1):

ds = dsv + dprev_s

dadd = add * (1 - add) * ds

dmulw = dadd * np.ones_like(mulw)

dmulu = dadd * np.ones_like(mulu)

dW_i = np.dot(W, layers[t]['prev_s'])

dprev_s = np.dot(np.transpose(W), dmulw)

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

dU_i = np.dot(U, new_input)

dx = np.dot(np.transpose(U), dmulu)

dU_t += dU_i

dW_t += dW_i

dV += dV_t

dU += dU_t

dW += dW_t

if dU.max() > max_clip_value:

dU[dU > max_clip_value] = max_clip_value

if dV.max() > max_clip_value:

dV[dV > max_clip_value] = max_clip_value

if dW.max() > max_clip_value:

dW[dW > max_clip_value] = max_clip_value

if dU.min() < min_clip_value:

dU[dU < min_clip_value] = min_clip_value

if dV.min() < min_clip_value:

dV[dV < min_clip_value] = min_clip_value

if dW.min() < min_clip_value:

dW[dW < min_clip_value] = min_clip_value

# update

U -= learning_rate * dU

V -= learning_rate * dV

W -= learning_rate * dW

Epoch: 1 , Loss: [[101185.61756671]] , Val Loss: [[50591.0340148]]

Epoch: 2 , Loss: [[61205.46869629]] , Val Loss: [[30601.34535365]]

Epoch: 3 , Loss: [[31225.3198258]] , Val Loss: [[15611.65669247]]

Epoch: 4 , Loss: [[11245.17049551]] , Val Loss: [[5621.96780111]]

Epoch: 5 , Loss: [[1264.5157739]] , Val Loss: [[632.02563908]]

Epoch: 6 , Loss: [[20.15654115]] , Val Loss: [[10.05477285]]

Epoch: 7 , Loss: [[17.13622839]] , Val Loss: [[8.55190426]]

Epoch: 8 , Loss: [[17.38870495]] , Val Loss: [[8.68196484]]

Epoch: 9 , Loss: [[17.181681]] , Val Loss: [[8.57837827]]

Epoch: 10 , Loss: [[17.31275313]] , Val Loss: [[8.64199652]]

Epoch: 11 , Loss: [[17.12960034]] , Val Loss: [[8.54768294]]

Epoch: 12 , Loss: [[17.09020065]] , Val Loss: [[8.52993502]]

Epoch: 13 , Loss: [[17.17370113]] , Val Loss: [[8.57517454]]

Epoch: 14 , Loss: [[17.04906914]] , Val Loss: [[8.50658127]]

Epoch: 15 , Loss: [[16.96420184]] , Val Loss: [[8.46794248]]

Epoch: 16 , Loss: [[17.017519]] , Val Loss: [[8.49241316]]

Epoch: 17 , Loss: [[16.94199493]] , Val Loss: [[8.45748739]]

Epoch: 18 , Loss: [[16.99796892]] , Val Loss: [[8.48242177]]

Epoch: 19 , Loss: [[17.24817035]] , Val Loss: [[8.6126231]]

Epoch: 20 , Loss: [[17.00844599]] , Val Loss: [[8.48682234]]

Epoch: 21 , Loss: [[17.03943262]] , Val Loss: [[8.50437328]]

Epoch: 22 , Loss: [[17.01417255]] , Val Loss: [[8.49409597]]

Epoch: 23 , Loss: [[17.20918888]] , Val Loss: [[8.5854792]]

Epoch: 24 , Loss: [[16.92068017]] , Val Loss: [[8.44794633]]

Epoch: 25 , Loss: [[16.76856238]] , Val Loss: [[8.37295808]]

preds = []

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

# Forward pass

for t in range(T):

mulu = np.dot(U, x)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

preds.append(mulv)

preds = np.array(preds)

plt.plot(preds[:, 0, 0], 'g')

plt.plot(Y[:, 0], 'r')

plt.show()

preds = []

for i in range(Y_val.shape[0]):

x, y = X_val[i], Y_val[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

# For each time step...

for t in range(T):

mulu = np.dot(U, x)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

preds.append(mulv)

preds = np.array(preds)

plt.plot(preds[:, 0, 0], 'g')

plt.plot(Y_val[:, 0], 'r')

plt.show()

from sklearn.metrics import mean_squared_error

math.sqrt(mean_squared_error(Y_val[:, 0] * max_val, preds[:, 0, 0] * max_val))

0.127191931509431

Ⅳ Python要哪些要點要學習

階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：演算法&設計模式
階段八：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段九：機器學習、圖像識別、NLP自然語言處理
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、人工智慧玩具開發等。
階段十：linux系統&百萬級並發架構解決方案
階段十一：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

Ⅵ Python面試數據分析，爬蟲和深度學習一般都問什麼問題，筆試題目有哪些

簡單羅列些:
1.數據清洗與處理:數據讀取read_csv等，數據表構建dataframe等，數據整合concat/join/merge等，表結構處理以及切片iloc/loc等，數據統計describe/isnull/sum/apply等，圖表展示plot，數據透視表pivot_table等，異常值與缺失數據統計與處理，相關性檢驗
2.機器學習模型構建:svm,logistic,knn等
3.爬蟲:request包
4.深度學習:CNN,RNN，圖像處理，音頻處理，語義理解。

Ⅶ Python培訓課程內容有哪些

以下是Python課程內容：
階段一：Python開發基礎
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
階段二：Python高級級編編程&資料庫開發
Python高級級編編程&資料庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變數、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網路套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP伺服器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、資料庫類型、特性介紹，表欄位類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於資料庫的學員管理系統開發等。
階段三：前端開發
前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax非同步載入、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控制項綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex
actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。
階段四：WEB框架開發
WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models
ORM、FORM、表單驗證、Django session & cookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django
Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful
API、BBS+Blog實戰項目開發等。
階段五：爬蟲開發
爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個非同步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬蟲實戰等。
階段六：全棧項目實戰
全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、介面單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django
+ uwsgi +
nginx生產環境部署學習、介面文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。
階段八：人工智慧
人工智慧課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網路、測試集以及評價標准Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程式控制制API和自動化駕駛開發等。
階段九：自動化運維&開發
自動化運維&開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API介面開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理許可權、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。
階段十：高並發語言GO開發
高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字元串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、make&new、字元串、go程序調試、slice&map、map排序、常用標准庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web伺服器的開發等。

Ⅷ python的機器學習是什麼

可以算很有關系，因為現在大眾說的人工智慧 指的是自動化， 在計算機領域 機器學習就是通過數據來學模型，自動做預測的
機器學習是數據分析更上一層樓的任務， 如果你能學號數據分析，那應該也能學得來機器學習
Python有很完善的機器學習工具包 就叫sklearn

Ⅸ 深度學習 python怎麼入門 知乎

自學深度學習是一個漫長而艱巨的過程。您需要有很強的線性代數和微積分背景，良好的Python編程技能，並扎實掌握數據科學、機器學習和數據工程。即便如此，在你開始將深度學習應用於現實世界的問題，並有可能找到一份深度學習工程師的工作之前，你可能需要一年多的學習和實踐。然而，知道從哪裡開始，對軟化學習曲線有很大幫助。如果我必須重新學習Python的深度學習，我會從Andrew Trask寫的Grokking deep learning開始。大多數關於深度學習的書籍都要求具備機器學習概念和演算法的基本知識。除了基本的數學和編程技能之外，Trask的書不需要任何先決條件就能教你深度學習的基礎知識。這本書不會讓你成為一個深度學習的向導(它也沒有做這樣的聲明)，但它會讓你走上一條道路，讓你更容易從更高級的書和課程中學習。用Python構建人工神經元
大多數深度學習書籍都是基於一些流行的Python庫，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《運用深度學習》（Grokking Deep Learning）通過從零開始、一行一行地構建內容來教你進行深度學習。

《運用深度學習》
你首先要開發一個人工神經元，這是深度學習的最基本元素。查斯克將帶領您了解線性變換的基本知識，這是由人工神經元完成的主要計算。然後用普通的Python代碼實現人工神經元，無需使用任何特殊的庫。
這不是進行深度學習的最有效方式，因為Python有許多庫，它們利用計算機的圖形卡和CPU的並行處理能力來加速計算。但是用普通的Python編寫一切對於學習深度學習的來龍去是非常好的。
在Grokking深度學習中，你的第一個人工神經元只接受一個輸入，將其乘以一個隨機權重，然後做出預測。然後測量預測誤差，並應用梯度下降法在正確的方向上調整神經元的權重。有了單個神經元、單個輸入和單個輸出，理解和實現這個概念變得非常容易。您將逐漸增加模型的復雜性，使用多個輸入維度、預測多個輸出、應用批處理學習、調整學習速率等等。
您將通過逐步添加和修改前面章節中編寫的Python代碼來實現每個新概念，逐步創建用於進行預測、計算錯誤、應用糾正等的函數列表。當您從標量計算轉移到向量計算時，您將從普通的Python操作轉移到Numpy，這是一個特別擅長並行計算的庫，在機器學習和深度學習社區中非常流行。
Python的深度神經網路
有了這些人造神經元的基本構造塊，你就可以開始創建深層神經網路，這基本上就是你將幾層人造神經元疊放在一起時得到的結果。
當您創建深度神經網路時，您將了解激活函數，並應用它們打破堆疊層的線性並創建分類輸出。同樣，您將在Numpy函數的幫助下自己實現所有功能。您還將學習計算梯度和傳播錯誤通過層傳播校正跨不同的神經元。

隨著您越來越熟悉深度學習的基礎知識，您將學習並實現更高級的概念。這本書的特點是一些流行的正規化技術，如早期停止和退出。您還將獲得自己版本的卷積神經網路(CNN)和循環神經網路(RNN)。
在本書結束時，您將把所有內容打包到一個完整的Python深度學習庫中，創建自己的層次結構類、激活函數和神經網路體系結構(在這一部分，您將需要面向對象的編程技能)。如果您已經使用過Keras和PyTorch等其他Python庫，那麼您會發現最終的體系結構非常熟悉。如果您沒有，您將在將來更容易地適應這些庫。
在整本書中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓勵你用心編寫自己的神經網路，而不是復制粘貼任何東西。
代碼庫有點麻煩
並不是所有關於Grokking深度學習的東西都是完美的。在之前的一篇文章中，我說過定義一本好書的主要內容之一就是代碼庫。在這方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度學習庫中，每一章都有豐富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一個學習Python機器學習和深度學習的優秀工具。然而，jupiter的優勢在於將代碼分解為幾個可以獨立執行和測試的小單元。Grokking深度學習的一些筆記本是由非常大的單元格組成的，其中包含大量未注釋的代碼。

這在後面的章節中會變得尤其困難，因為代碼會變得更長更復雜，在筆記本中尋找自己的方法會變得非常乏味。作為一個原則問題，教育材料的代碼應該被分解成小單元格，並在關鍵區域包含注釋。
此外，Trask在Python 2.7中編寫了這些代碼。雖然他已經確保了代碼在Python 3中也能順暢地工作，但它包含了已經被Python開發人員棄用的舊編碼技術(例如使用「for i in range(len(array))」範式在數組上迭代)。
更廣闊的人工智慧圖景
Trask已經完成了一項偉大的工作，它匯集了一本書，既可以為初學者，也可以為有經驗的Python深度學習開發人員填補他們的知識空白。
但正如泰溫·蘭尼斯特(Tywin Lannister)所說(每個工程師都會同意)，「每個任務都有一個工具，每個工具都有一個任務。」深度學習並不是一根可以解決所有人工智慧問題的魔杖。事實上，對於許多問題，更簡單的機器學習演算法，如線性回歸和決策樹，將表現得和深度學習一樣好，而對於其他問題，基於規則的技術，如正則表達式和幾個if-else子句，將優於兩者。

關鍵是，你需要一整套工具和技術來解決AI問題。希望Grokking深度學習能夠幫助你開始獲取這些工具。
你要去哪裡?我當然建議選擇一本關於Python深度學習的深度書籍，比如PyTorch的深度學習或Python的深度學習。你還應該加深你對其他機器學習演算法和技術的了解。我最喜歡的兩本書是《動手機器學習》和《Python機器學習》。
你也可以通過瀏覽機器學習和深度學習論壇，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智慧和深度學習Facebook組，或通過在Twitter上關注人工智慧研究人員來獲取大量知識。
AI的世界是巨大的，並且在快速擴張，還有很多東西需要學習。如果這是你關於深度學習的第一本書，那麼這是一個神奇旅程的開始。